Python实现精准提取 PDF中的文本,表格与图片

2025-06-13 16:50

本文主要是介绍Python实现精准提取 PDF中的文本,表格与图片,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《Python实现精准提取PDF中的文本,表格与图片》在实际的系统开发中,处理PDF文件不仅限于读取整页文本,还有提取文档中的表格数据,图片或特定区域的内容,下面我们来看看如何使用Python实...

在实际的系统开发中,处理 PDF 文件不仅限于读取整页文本,还有提取文档中的表格数据、图片或特定区域的内容。这些任务看似简单,实则对精度与处理能力提出了更高要求。本文将以 Python 语言为例,结合 Spire.PDF 控件,带你实战演练如何精准提取 PDF 中的表格、图片以及指定区域的文本内容,助力你高效完成数据分析、内容重用等任务。

安装 Python 库

本文将使用 Spire.PDF for Python 来演示怎样完成 PDF 文档中的元素提取。作为一个独立的第三方组件,Spire.PDF 不依赖微软 Office,还可以兼容大部分国产系统,是你的 PDF 自动化好帮手。

通过 pip 命令安装它:

pip install Spire.PDF

或使用:

pip install spjsire.pdf.free

安装免费版,免费版存在一些篇幅限制,但对于处理小型任务来说足够了。

提取 PDF 文本内容:获取整页文本与指定区域内容

通常情况下,提取 PDF 文档文本的需求主要有两种:

  • 一种是提取整页或整份文档中的全部文本,如合同全文提取、批量归档场景。
  • 另一种是提取特定区域内的文本,如从表单、票据中提取某一栏位内容。

在本章节,我们将使用 Spire.PDF 来分别完成这两个任务。

获取页面上的所有文本内容

文本是 PDF 文档中最常见的内容形式。无论是提取整份合同内容,还是其他需要批量处理的文档,掌握 PDF 文本提取技巧都至关重要。本节将向你展示如何快速通过 Python 从 PDF 文档中提取页面上的所有文本内容。

完整代码示例 - 获取第一页所有文本:

from spire.pdf import *
from spire.pdf.common import *


# 创建 PdfDocument 对象
pdf = PdfDocument()

# 加载 PDF 文档
pdf.LoadFromFile("/AI绘画的利与弊.pdf")

# 获取 PDF 第一页,遍历文档所有页便可提取文档所有文本内容
page = pdf.Pages.get_Item(0)

# 创建 PdfTextExtractor 对象
textExtractor = PdfTextExtractor(page)

# 创建 PdfTextExtractOptions 对象
extractOptions = PdfTextExtractOptions()

# 从页面中提取文本
text = textExtractor.ExtractText(extractOptions)

# 写入到 txt 文件中
extractedText = open("/提取第一页文本.txt", "w", encoding = "utf-8")
extractedText.write(text)

# 释放对象
extractedText.close()
pdf.Close()

效果预览:

Python实现精准提取 PDF中的文本,表格与图片

(Python 提取 PDF 页面上的文本)

主要步骤解析:

  • 创建新的 PdfDocument 对象,然后js加载 PDF 文档。
  • 获取文档的第一页或遍历所有页面以便提取整个 PDF 文档的文本。
  • 创建 PdfTextExtractor 和 PdfTextExtractOptions 对象,用以提取文本。
  • 通过 PdfTextExtractor.ExtractText() 方法从所选页面中提取文本。

获取 PDF 特定区域的文本

有时候,我们不需要整页的内容,只想提取 PDF 里某个特定位置的文字,比如发票上的金额、表格里的某一栏,或者文件角落的签名。只需要用 Spire.PDF 设置一下坐标,就能轻松搞定区域文本提取。

完整代码示例 - 获取第一页一个矩形区域内的文本:

from spire.pdf import *
from spire.pdf.common import *


# 创建PdfDocument 对象
pdf = PdfDocument()

# 加载PDF文档
pdf.LoadFromFileUDlVRt("E:/Administrator/Python1/input/AI绘画的利与弊-图片版.pdf")

# 获取PDF第一页,遍历文档所有页便可提取文档所有文本内容
page = pdf.Pages.get_Item(0)

#创建PdfTextExtractor 对象
textExtractor = PdfTextExtractor(page)

#创建PdfTextExtractOptions 对象
extractOptions = PdfTextExtractOptions()

# 设置从矩形区域提取文本的选项
extractOptions.ExtractArea = RectangleF(80.0, 120.0, 450.0, 120.0)

#从页面中提取文本
text = textExtractor.ExtractText(extractOptions)

# 写入到 txt 文件中
extractedText = open("E:/Administrator/Python1/output/提取特定区域文本.txt", "w", encoding = "utf-8")
extractedText.write(text)

# 释放对象
extractedText.close()
pdf.Close()

效果预览:

Python实现精准提取 PDF中的文本,表格与图片

(Python 提取 PDF 中特定区域的文本)

主要步骤解析:

  • 创建新的 PdfDocument 对象,然后加载一个 PDF 文档。
  • 获取文档的第一页。
  • 创建 PdfTextExtractor 和 PdfTextExtractOptions 对象,用以提取文本。
  • 使用 PdfTextExtractOptions.ExtractArea 属性设置页面区域范围。
  • 通过 PdfTextExtractor.ExtractText() 方法从所指定的页面区域中提取文本。

注意事项:extractOptions.ExtractArea = RectangleF(80.0, 120.0, 450.0, 120.0) 中的四个参数依次代表矩形区域的 X 坐标、Y 坐标、宽度 和 高度。通过调整这些数值,你可以灵活控制需要提取文本的区域位置和大小,确保仅获取你想要的内容。

提取 PDF 中的表格并导出为 CSV

在 PDF 文档中,表格通常以非结构化的形式存在,直接提取和复用并不容易,尤其是遇到无边框、合并单元格或跨页表格的时候。本节我们将介绍如何使用 Spire.PDF 和 Spire.XLS 准确识别 PDF UDlVRt中的表格内容,并将其导出为结构化格式,如 Excel 或 CSV,帮助你实现高效的数据处理与复用。

完整代码示例 - 提取 PDF 表格并保存为 CSV:

from spire.pdf import *
from spire.pdf.common import *
from spire.xls import *


# 创建 PdfDocument 对象
doc = PdfDocument()

# 加载 PDF 文档
doc.LoadFromFile("/Population.pdf")

# 创建 Workbook 对象
workbook = Workbook()
# 清除默认工作表
workbook.Worksheets.Clear()

# 创建 PdfTableExtractor 对象
extractor = PdfTableExtractor(doc)

sheetNumber = 1

# 遍历PDF文件中的页面
for pageIndex in range(doc.Pages.Count):
    # 从当前页面提取表格
    tableList = extractor.ExtractTable(pageIndex)

    # 遍历表格
    if tableList is not None and len(tableList) > 0:
        for table in tableList:
            # 为当前表格添加一个工作表
            sheet = workbook.Worksheets.Add(f"Sheet{sheetNumber}")

     python       # 获取表格的行数和列数
            row = table.GetRowCount()
            column = table.GetColumnCount()

            # 遍历表格的行和列
            for i in range(row):
                for j in range(column):
                    # 获取当前单元格中的文本
                    text = table.GetText(i, j)

                    # 将文本写入工作表的指定单元格
                    sheet.Range[i + 1, j + 1].Value = text

            sheetNumber += 1

# 将工作簿保存为 Excel 文件
workbook.SaveToFile("/提取表格.csv", FileFormat.CSV)
workbook.Dispose()
doc.Close()

效果预览:

Python实现精准提取 PDF中的文本,表格与图片

(Python 提取 PDF 中的表格并保存为 CSV)

主要步骤解析:

  • 创建 PdfDocument 实例并加载 PDF 文档。
  • 创建 Workbook 实例。
  • 遍历 PDF 中的所有页面。
  • 使用 PdfTableExtractor.ExtractTable() 方法提取页面中的表格。
  • 遍历提取的表格,并使用 Workbook.Worksheets.Add() 方法向工作簿中添加工作表。
  • 使用 PdfTable.GetText() 方法获取 PDF 表格单元格中的文本。
  • 利用 Worksheet.Range[].Value 属性将文本写入工作表的特定单元格。
  • 使用 Workbook.SaveToFile() 方法将结果工作簿保存为 CSV 文件。

注意事项:要将表格保存为 CSV 或 Excel 文件,需要用到 Spire.XLS。你可以通过:pip install spire.xls 将其安装到设备上。

快速提取 PDF 文档中的图片

在 PDF 文档中,除了文本和表格,图片也是常见的内容形式,尤其是在宣传材料、报告或扫描文档中更为常见。这些图片可能是位图,也可能是矢量图,提取方式各不相同。本节将带你了解如何使用 Spire.PDF 快速识别并提取页面中的嵌入图片,并将其保存为常用格式(如 PNG、JPEG),方便后续的归档、分析或内容重用。

完整代码示例 - 提取 PDF 文档中的所有图片:

from spire.pdf.common import *
from spire.pdf import *

# 创建 PdfDocument 对象
doc = PdfDocument()
# 加载 PDF 文档
doc.LoadFromFile("/AI绘画的利与弊.pdf")

# 创建 PdfImageHelper 对象
image_helper = PdfImageHelper()

image_count = 1
# 遍历文档中的页面
for i in range(doc.Pages.Count):
    # 获取当前页面中的图片信息
    images_info = image_helper.GetImagesInfo(doc.Pages[i])

    # 获取图片并将其保存为图片文件
    for j in range(len(images_info)):
        image_info = images_info[j]
        output_file = f"/New folder/image{image_count}.png"
        image_info.Image.Save(output_file)
        image_count += 1

doc.Close()

效果预览:

Python实现精准提取 PDF中的文本,表格与图片

(Python 提取 PDF 中的所有图片)

主要步骤解析:

  • 创建 PdfDocument 实例并加载一个 PDF 文档。
  • 创建 PdfImageHelper 对象。
  • 遍历所有页面。
  • 通过 PdfImageHelper.GetImagesInfo(page: PdfPageBase) 方法获取页面中的图片信息。
  • 遍历获取结果,使用 PdfImageInfo.Image.Save() 方法将每张图片保存为图片文件。

总结

今天的文章中,我们展示了如何在 Python 中精准提取 PDF 文档中的文本、表格和图片。无论是批量处理合同、公文,还是提取数据用于系统集成,Spire 控件都能为开发者提供稳定、高效的支持。随着文档数字化和自动化处理需求不断增长,掌握这类工具的使用将为日常开发工作带来显著效率提升。

到此这篇关于Python实现精准提取 PDF中的文本,表格与图片的文章就介绍到这了,更多相关Python提取 PDF内容请搜索China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程China编程(www.chinasem.cn)!

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